对比不同子载波数量下的ofdm和fbmc频谱matlab仿真

OFDM（正交频分复用）和FBMC（滤波多载波）是常见的无线通信调制技术。OFDM采用频域上的正交子载波来传输数据，而FBMC则采用时域上的滤波器来传输数据。

在不同的子载波数量下，OFDM和FBMC的频谱有一些区别。

首先，OFDM的子载波数量通常是固定的，并且子载波之间正交。因此，在频谱中，OFDM的频点之间存在明显的间隔，并且频谱展示为锯齿状的形状。当子载波数量较少时，频谱形状更加明显。

另一方面，FBMC的子载波数量可以灵活调整，并且子载波之间不一定正交。因此，在频谱中，FBMC的频点之间没有明显的间隔，频谱展示为更加平滑的形状。当子载波数量较少时，频谱形状更加平滑。

在Matlab中进行OFDM和FBMC的频谱仿真，可以通过调整不同的子载波数量来观察频谱的变化。具体的仿真步骤包括生成OFDM和FBMC信号，进行频谱分析和绘制频谱图。

在OFDM仿真中，可以使用Matlab内置的fft函数对OFDM信号进行频谱分析，然后使用plot函数绘制频谱图。

在FBMC仿真中，可以使用Matlab内置的fir1函数生成用于滤波的滤波器，并将FBMC信号通过滤波器进行滤波，然后使用fft函数进行频谱分析，最后使用plot函数绘制频谱图。

通过观察不同子载波数量下OFDM和FBMC的频谱图，可以比较它们在频域上的区别和特点。

相关问题

基于matlab的OFDM以及FBMC两种调制方式下的子载波频谱性能仿真

### MATLAB 中 OFDM 和 FBMC 子载波频谱性能仿真对比

#### 设计思路
为了实现对OFDM和FBMC两种调制方式下的子载波频谱性能进行比较，在MATLAB环境中构建相应的模型至关重要。对于基于深复卷积网络（DCCN）的OFDM接收机，其设计不仅包含了基础的无信道均衡功能，还引入了一个独立运作的信道均衡器[^1]。

#### 实现方案
针对这两种技术的具体实现，可以采用如下策略：

- **OFDM系统**
构建标准的OFDM发射端与接收端框架，包括IFFT/FFT变换、CP插入移除以及基带信号处理等环节。

- **FBMC系统**
对于FBMC，则需特别关注滤波器组多载波(FBMC)特有的预编码、过采样因子设置及其对应的接收侧操作。

#### 关键代码片段展示

##### OFDM 发射端与接收端模拟

% 参数设定
numSymbols = 10; % 符号数量
subcarriers = 64; % 子载波数
cpLen = 16; % 循环前缀长度
modOrder = 4; % 调制阶数 (QAM)

% 数据生成
dataBits = randi([0, modOrder-1], numSymbols*subcarriers, 1);
txData = qammod(dataBits, modOrder);

% IFFT 变换加循环前缀
ofdmTxSignal = [];
for i=1:numSymbols
    symbol = ifft(reshape(txData((i-1)*subcarriers+1:i*subcarriers), [], 1));
    cpSymbol = [symbol(end-cpLen+1:end); symbol];
    ofdmTxSignal = cat(2, ofdmTxSignal, cpSymbol);
end

% 接收端 FFT 处理并去除 CP
rxOfdmSymbs = reshape(ofdmTxSignal(:, end-subcarriers-cpLen+1:end), subcarriers+cpLen, []);
rxDataEstimate = zeros(numel(rxOfdmSymbs)-cpLen*numSymbols, 1);
for k=1:size(rxOfdmSymbs, 2)
    rxSymbWithoutCp = rxOfdmSymbs(cpLen+1:end,k);
    demodulatedRxData(k,:) = fft(rxSymbWithoutCp)';
end

##### FBMC 系统简化版

% 基本参数配置
nSubbands = 32;
overSamplingFactor = 4;

% 创建原型滤波器 h(t)，这里简单使用根升余弦滚降滤波器作为例子
rolloffFactor = 0.5;
prototypeFilterCoefficients = rcosdesign(rolloffFactor, nSubbands, overSamplingFactor,'sqrt');

% 预编码过程...
fbmcPrecodeMatrix = dftmtx(nSubbands)/sqrt(nSubbands);

% 进行 IDFT ...
idftOutput = fbmcPrecodeMatrix * txDataVector;

% 应用原型滤波器到各子带上...
filteredSignals = filterPrototype(idftOutput.', prototypeFilterCoefficients).';

function filteredSig = filterPrototype(signal, coeff)
    L = length(coeff);
    N = numel(signal);
    paddedSignal = padarray(signal', [(L-1)/2, (L-1)/2]);
    convolvedResult = conv(paddedSignal(:)', coeff, 'valid');
    filteredSig = reshape(convolvedResult, size(signal))';
end

上述代码提供了两个系统的粗略框架用于理解两者之间的差异；实际应用中还需要考虑更多细节如同步算法、噪声影响等因素来完善整个通信链路仿真的准确性。

#### 性能评估指标
当完成以上两部分之后，可以通过观察传输前后星座图的变化情况、误码率(BER)曲线以及其他相关度量来进行定量分析。此外，还可以绘制功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)图表直观地展现不同体制下占用频宽特性上的区别。